r Gruppe Lag Summe

Question

Ich habe einige Daten mit Gruppen, für die ich eine Zusammenfassung (Summe oder Mittelwert) über eine feste Anzahl von Perioden berechnen möchte. Ich versuche, dies mit einer group_by zu tun, gefolgt von mutieren und dann mit der Variable arbeiten und es ist dplyr :: lag. Hier ein Beispiel:

library(tidyverse) 
df <- data.frame(group = rep(c("A", "B"), 5), 
        x = c(1, 3, 4, 7, 9, 10, 17, 29, 30, 55)) 
df %>% 
    group_by(group) %>% 
    mutate(cs = x + lag(x, 1, 0) + lag(x, 2, 0) + lag(x, 3, 0)) %>% 
    ungroup() 

, die das gewünschte Ergebnis liefert:

# A tibble: 10 x 3 
    group  x cs 
    <fctr> <dbl> <dbl> 
1  A  1  1 
2  B  3  3 
3  A  4  5 
4  B  7 10 
5  A  9 14 
6  B 10 20 
7  A 17 31 
8  B 29 49 
9  A 30 60 
10  B 55 101 

Gibt es einen kürzeren Weg, dies zu erreichen? (Hier habe ich vier Werte berechnet, aber ich brauche zwölf oder mehr).

Answer 1

Vielleicht könnten Sie verwenden, um die purrr Funktionen reduce und map mit dem tidyverse enthalten:

library(tidyverse) 
df <- data.frame(group = rep(c("A", "B"), 5), 
       x = c(1, 3, 4, 7, 9, 10, 17, 29, 30, 55)) 

df %>% 
    group_by(group) %>% 
    mutate(cs = reduce(map(0:3, ~ lag(x, ., 0)), `+`)) %>% 
    ungroup() 
#> # A tibble: 10 x 3 
#>  group  x cs 
#> <fctr> <dbl> <dbl> 
#> 1  A  1  1 
#> 2  B  3  3 
#> 3  A  4  5 
#> 4  B  7 10 
#> 5  A  9 14 
#> 6  B 10 20 
#> 7  A 17 31 
#> 8  B 29 49 
#> 9  A 30 60 
#> 10  B 55 101 

Um zu sehen, was passiert hier ist es wahrscheinlich einfacher, mit einem einfacheren Beispiel zu sehen, die nicht eine Gruppe benötigt .

v <- 1:5 
lagged_v <- map(0:3, ~ lag(v, ., 0)) 
lagged_v 
#> [[1]] 
#> [1] 1 2 3 4 5 
#> 
#> [[2]] 
#> [1] 0 1 2 3 4 
#> 
#> [[3]] 
#> [1] 0 0 1 2 3 
#> 
#> [[4]] 
#> [1] 0 0 0 1 2 

reduce(lagged_v, `+`) 
#> [1] 1 3 6 10 14